최근 도시화로 인한 토지피복의 변화로 불투수층이 증가함에 따라, 강수의 자연적인 지하수 함양이 방해되어 도시홍수와 같은 재난 문제가 발생하고 있다. 따라서 토지피복의 변화에 따른 강수와 지하수위 간 상관관계를 규명하기 위해 본 연구는 소규모 도심지역인 부산광역시 연제구를 대상으로 교차상관분석(Cross-correlation function, CCF) 및 이동평균분석(Moving average method, MA)을 통해 강수와 지하수위간 지연시간을 산정하였다. 지연시간을 산정하기 위해 자기상관분석, 교차상관분석, 이동평균분석을 수행하였으며 피어슨 상관함수를 목적함수로 설정하여 강수량과 지하수위 간 가장 높은 상관계수를 가지는 시차 값을 지연시간으로 결정하였다. 관측공 반경 250 m 내 토지피복형태와 지형은 토지피복지도와 수치지형도를 이용하여 Arc-GIS를 통해 분석하였다. 연구결과 토지피복형태가 도심영향이 많은 불투수층으로 이루어진 GW01, GW03, GW05 (Urban: 71-96%)의 경우 지연시간이 길게 나타났으며(CCF: 42-71일, MA: 148-161일) 식생영향이 많은 투수층으로 이루어진 GW04 (Urban: 35%)는 짧은 지연시간(CCF: 4일, MA: 67일)을 보였다. 토지경사도에 따른 지연시간의 차이는 보이지 않았으며 이는 토지피복형태가 강수와 지하수위 간 지연시간에 영향을 강하게 미치는 요소이기 때문에 토지경사도에 따른 영향이 작용하지 못한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 부산 연제구의 토지 이용에 따른 지하수위와 강수량의 지연시간을 규명함으로써 도시 내 강수의 자연적인 지하수 함양을 위한 도시 녹지공간 조성과 수문학적 재난 예방을 위한 관리계획의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
베트남 정부는 농업구조개혁을 위해 새로운 협동조합을 통한 계약농업을 추진하고 있으며, 베트남 농민은 정책에 따른 구조 전환의 영향을 직접적으로 받고 있다. 따라서 정책 과정에 따른 농민들의 토지이용 및 생존전략을 이해하는 것은 이러한 농업개발정책에 있어 필수적이라 할 것이다. 이 연구는 중부 베트남의 전형적인 농촌 마을 중 하나인 빈다오사(社)(Binh Dao commune)를 대상으로 이루어졌다. 이 논문에서는 먼저 GIS을 이용한 토지이용 변화 분석 및 190명의 농민과의 심층 인터뷰를 통해 계약농업 도입 전후의 농촌 노동력 구조와 생업활동의 변화와 그 원인을 분석하였다. 그 결과, 새로운 협동조합을 통한 계약농업은 농민-협동조합-농산물판매회사로 이어지는 수직적 가치사슬을 형성하고, 기계화를 통한 효율적 토지이용에 기여하여, 생산성을 향상시키고 농산물 시장가격의 리스크로 부터 농민들을 보호하는 순효과를 가져왔다는 것이 밝혀졌다. 한편, 이러한 긍정적인 효과에도 불구하고, 베트남의 협동조합을 통한 계약농업은 애초에 의도했던 농촌 노동력을 비농업부문으로 재배치하지는 못한 것으로 나타났다. 오히려 빈다오사(社)의 농민들은 농업구조개혁 과정에서 경작면적을 늘리려는 경향이 있었다. 즉, 베트남 농촌지역의 제한적인 농외 취업기회로 인해, 빈다오사(社)의 농민들은 기계화와 생산성 향상으로 생긴 잉여 가족노동력을 역설적으로 농업부문에 집중시키는 생존전략을 선택한 것으로 보여된다. 그 결과 빈다오사(社)의 농민들은 협동조합의 계약농업을 통한 농업구조개혁에도 불구하고 여전히 가족노동력에 의존한 소농체제에 머물러 있다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
기후변화와 도시 문제를 고려해 다양한 영역에 걸친 환경계획의 수립과 비교를 위해서는 일관된 기준으로 분류된 지역 규모 수준의 공간자료 구축이 중요하다. 본 연구는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT)에서 제시한 절차를 사용하여 기후 및 환경 연구가 활발히 이루어지고 있는 창원시의 Local Climate Zone(LCZ)를 분류하였다. 또한, 동질적인 기후 특성을 가진 지역일지라도 일부 격자가 다른 기후 특성으로 분류되는 파편화 문제를 개선하기 위해 필터링 기법을 적용하고 필터링 반경에 따른 LCZ 분류 특성을 비교하였다. 위성영상과 지상참조자료, 감독분류 머신러닝 기법인 Random Forest를 활용하여 필터링하지 않은 분류지도와 필터링 반경이 1, 2, 3인 분류지도를 제작하여 정확도를 비교하였다. 또한, 도시지역의 건물 유형에 따른 LCZ 분류특성을 비교하기 위해 GIS를 활용한 분류방법론에서 사용되는 도시형태지수를 제작하여 선행 연구에서 제시한 범위와 비교하였다. 그 결과, 전체 정확도는 필터링 반경이 1일 때 가장 높은 값을 보였다. 도시형태지수를 비교하였을 때 LCZ 유형별 차이는 적었고 대부분 선행연구의 범위를 만족하는 것을 확인하였다. 그러나 연구 결과를 통해 건물의 높이 정보를 반영하지 못하는 한계를 확인하였고, 이를 보완할 수 있는 데이터를 추가하여 분류한다면 더 높은 정확도의 결과물을 획득할 수 있을 것이라 판단된다. 연구 결과는 국내 도시기후 관련 환경 연구분야의 기초 공간자료 제작하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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